Det kan vara utmanande att hantera metodöverbelastning i Python, särskilt när returtyper förlitar sig på en initialiseringsvariabel. För att ge bättre typinferens kan utvecklare använda @overload dekoratören eller generics istället för en facklig typ. Detta är särskilt användbart i scenarier som datamodellering för konstruktionsmaterial, där valet mellan Wooddata och concretedata måste vara exakt. Att använda avancerade tekniker som typ tips, dataklasser och cachning förbättrar både prestanda och underhållbarhet. Dessa strategier hjälper till att skapa renare, säkrare och mer skalbara pythonkod.